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龙图腾网获悉北京中科慧眼科技有限公司申请的专利基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法、系统和智能终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114170584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111533583.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法、系统和智能终端是由苏文秀;冯凯设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法、系统和智能终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法、系统和智能终端，所述方法包括：获取目标区域内道路场景的原始图像，并对所述原始图像进行处理，以得到目标图像；基于预设的属性类别和属性分类标准对所述目标图像中的各对应属性打标签，以得到具有多属性标签的目标图像；基于具有多属性标签的目标图像训练地面类型识别网络，并利用所述地面类型识别网络输出目标区域内行驶路面的属性类别结果。该方法能够实时监测感知行驶路面的类别和路面状态，使车身控制器可以根据不同类别路面的特点，调整底盘控制模式，从而提高驾驶安全性和舒适性。

本发明授权基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法、系统和智能终端在权利要求书中公布了：1.一种基于辅助驾驶的行驶路面分类识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域内道路场景的原始图像，并对所述原始图像进行处理，以得到目标图像； 基于预设的属性类别和属性分类标准对所述目标图像中的各对应属性打标签，以得到具有多属性标签的图像； 基于多属性标签训练地面类型识别网络，并利用所述地面类型识别网络输出当前行驶路面的属性类别结果； 所述输出当前行驶路面的属性类别结果，之前还包括： 通过连续帧图像的类别信息积累，以输出稳定的属性类别结果； 所述通过连续帧图像的类别信息积累，以输出稳定的属性类别结果，具体包括： 将车辆行驶过程中的连续帧图像，经过网络模型推理，得到单帧图像的多属性类别信息； 积累连续多帧的多属性类别信息，并消除多帧识别结果之间属性的跳变，以输出稳定的属性类别结果； 所述通过连续帧图像的类别信息积累，以输出稳定的属性类别结果，具体包括： 获取首帧图像的属性类别信息，并根据多层卷积网络得到属性类别结果为，以及对应属性类别的权重； 取预设数量的连续帧图像，并记录每一帧图像的属性类别信息，以及对应属性类别的权重； 获得第x帧图像的属性类别信息，以及对应属性类别的权重； 对连续x帧的属性类别信息进行加权求和，取加权和最大的值对应的类型，作为该图像的属性类别结果； 所述属性类别具体包括： 地面类型属性，所述地面类型属性至少包括普通硬质路面、沙漠、草地、泥沼、涉水、冰雪路面，设为n； 路面材质属性，所述路面材质属性至少包括沥青、混凝土、铺砖、砂土，设为m； 路面干湿状况属性，所述路面干湿状况属性至少包括干燥、潮湿、积水，设为k； 通过连续帧图像的类别信息积累包括以下步骤： S100：获得第1帧图像的多属性类别信息，地面类型、路面材质、路面干湿状况的模 型推理结果为{n1，m1，k1}，对应属性的权重为{wn1，wm1，wk1}； S200：连续记录每一帧图像的多属性类别信息，如第i帧图像结果为{ni，mi，ki}， 对应属性的权重为{wni，wmi，wki}；其中i属于1到x； S300：获得第x帧图像的多属性类别信息，为{nx，mx，kx}，对应属性的权重为{ wnx，wmx，wkx}； S400：对连续x帧的多属性类别信息进行加权求和，计算方法如下： Sn＝n1*wn1+n2*wn2+……+ni*wni+……+nx*wnx Sm＝m1*wm1+m2*wm2+……+mi*wmi+……+mx*wmx Sk＝k1*wk1+k2*wk2+……+ki*wki+……+kx*wkx S500：取加权和最大的值对应的类型，作为该属性的稳定类别。

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